控制工程

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付雷, 秦一杰, 何顶新, 刘智伟

控制工程. 2022, 29(3): 388-396.

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为解决多机器人系统在编队过程中的避障以及成员之间避碰问题，提出了基于改进人工势场(IAPF)的避障以及基于一致性的编队控制方法。为分析机器人的运动学，建立了数学模型，构造了运动态势感知图(MSAM)，使机器人能够更好地感知周围环境信息以做出最佳决策；为解决人工势场法中的局部最小值与目标不可达(GNRON)问题，建立了旋转势场；为避免机器人之间的碰撞，设定了排斥势函数与机器人优先级模型。使用基于一致性的编队原理，设计稳定的拓扑结构，对多机器人进行编队控制。为证明所提算法的有效性，设计了一系列的仿真实验，最终证得该方法可有效解决多机器人系统在编队过程中的避障以及避碰问题。

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带有输入饱和的非线性系统双边一致性研究

南晓娅, 吕跃祖, 段志生

控制工程. 2022, 29(3): 397-403.

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针对有向领从图下非线性多智能体系统带有输入饱和的双边一致性问题，提出完全分布式自适应协议。该协议的设计中引入了一个补偿观测器，利用多层饱和控制算法成功克服了输入饱和非线性的影响，此外，通过引入自适应控制增益，避免了对全局拓扑连通度信息的需求，使得所设计的双边一致性协议仅需要邻居智能体的相对状态信息，实现了控制协议的完全分布式无需任何全局信息。最后，通过数值仿真验证了抗饱和一致性控制协议的有效性。

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求解时变非线性不等式的新型动态学习网络

陆荣秀, 黄学文, 杨辉, 张智军

控制工程. 2022, 29(3): 404-412.

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为有效地求解时变矢量型非线性不等式，针对传统的零化神经网络在求解时变矢量型非线性不等式时收敛速度慢、鲁棒性弱的问题，提出了一种新型混合变参动态学习网络(mixed variant-parameter dynamic learning network, MVP-DLN)。首先，定义矢量型的无界误差函数；其次，构造混合变参神经动力学设计公式；最后，通过替代方法和神经动力学设计公式，开发出 MVP-DLN 模型。理论分析表明 MVP-DLN 模型具有全局的收敛性能和强鲁棒性。最后，采用仿真实验验证模型的性能，实验结果表明，相比于传统的零化神经网络， MVP-DLN 模型在求解时变非线性不等式时具有更好的收敛性能和更强的鲁棒性。

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改进蚁群算法在无人艇路径规划中的应用

俞佳慧, 栾萌

控制工程. 2022, 29(3): 413-418.

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为了更好地完成反潜作战、水面作战等军事任务，水面无人艇需要具备灵活自主的障碍规避能力、适应环境和任务变化的应变能力以及自主有效的路径规划能力。目前，蚁群优化算法经常被引入到无人艇路径规划问题中进行求解，但算法存在易陷入局部最优值、在迭代过程中不易收敛等弊端，此外，随着实际路径规划问题的维数不断增加，蚁群算法在迭代过程中可能陷入停滞状态，导致求解过程被迫中断。为了优化性能，提出一种改进的蚁群算法（BACO 算法），将蚁群算法与贝叶斯网络相结合，并引入最大关联长度参数，根据构建的贝叶斯网络结构对传统的转移概率公式进行改进；同时为了提高算法的收敛性，改变了信息素浓度的更新策略。最后，在三种维度的栅格化地图中进行无人艇路径规划应用的仿真实验，实验结果表明，相较于传统蚁群优化算法， BACO 算法具有更好的有效性和更稳定的收敛性。

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基于 ROS 的多移动机器人协同承重与导航

朱德智, 张铭, 杨胜嵘, 何顶新

控制工程. 2022, 29(3): 419-427.

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随着多移动机器人协同技术的蓬勃发展，多移动机器人协同搬运也逐渐成为研究热点。然而相关的研究大多对环境等要求苛刻，考虑到现实应用需求，提出了在狭窄空间下，多移动机器人协同承重导航的解决方案。为实现协同承重，采用了基于距离的编队控制方法，同时为了保证有效载荷的水平姿态，实时监控了载荷的姿态信息并计算调整了每个机器人直线电机高度。为实现机器人系统的导航功能，通过建图定位的方式获取全局位置，计算得到最优路径。最后，通过 ROS 环境下的仿真实验验证了该方案的可行性与有效性。

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无人机故障诊断研究进展

刘金富, 黄頔, 王文林

控制工程. 2022, 29(3): 428-434.

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无人机是集航空、电子、计算机控制、信息和传感等技术于一体的复杂系统，在军事和民用领域具有广泛的应用。无人机常见的故障以及诊断方法是研究的热点内容，结合国内外研究现状，介绍了无人机传感器故障分类及 6 种传感器故障诊断方法，以及执行机构故障、推进系统故障和通信故障等内容，旨在为无人机的故障诊断提供参考。

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基于 Tent 混沌序列改进的蜉蝣算法及其应用

徐焕增, 徐文倩, 孔政敏

控制工程. 2022, 29(3): 435-440.

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针对蜉蝣算法寻优精度不高、易陷入局部最优等问题，提出了 Tent 混沌序列改进的蜉蝣算法。首先，利用 Tent 映射产生混沌序列，作为蜉蝣算法的初始种群，为全局搜索奠定基础；然后，对全局最优个体施加混沌扰动，促使算法跳出局部最优解，继续搜索；最后，对 15 个基准函数进行仿真实验。结果表明所提算法能够克服蜉蝣算法易陷入局部最优的缺点，提高搜索精度和稳定性。同时，将所提算法应用到图像分割问题上，验证了所提算法应用到实际工程问题中的可行性。

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基于 DDPG 算法的冰蓄冷空调系统运行策略优化

万典典, 刘智伟, 陈语, 池明

控制工程. 2022, 29(3): 441-446.

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空调的不合理运行会增加建筑物总能耗，加大电网峰谷负荷差，影响电网的安全运行。针对此问题，提出一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法的冰蓄冷空调系统运行策略优化方法，以平滑冰蓄冷空调系统的功率曲线和降低系统运行费用为目标，求解各个时刻制冷主机和蓄冰槽的运行功率。通过仿真实验分析DDPG 算法的性能，结果表明，该方法不仅平滑了空调系统的功率曲线，实现了电网调峰的目标，同时降低了空调系统的运行费用，具有良好的经济效益。与传统的主机优先和融冰优先方法相比，该方法的功率平滑效果和经济效益都更好。

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基于稀疏高斯过程的多智能体区域覆盖控制

唐美祺, 付俊杰

控制工程. 2022, 29(3): 447-454.

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针对未知环境下的多智能体覆盖控制问题，提出一种基于稀疏高斯过程回归的多智能体在线学习区域覆盖控制算法(SGPR-Lloyd)。在基站-多智能体通信框架下，多智能体系统采集环境数据并发送至基站，基站通过一种在线稀疏高斯过程回归方法，根据已有数据对全局环境密度函数进行预测和对预测模型中的超参数进行训练，并给出预测方差；其次，基于预测方差，基站对多智能体进行任务分配，对相应维诺区域预测方差较大的智能体指派学习任务，方差较小的则指派覆盖任务，合理地设计覆盖控制律，实现在线学习区域覆盖控制目标；进而通过仿真实验验证了所提出的在线学习区域覆盖控制算法的有效性。实验结果表明，相对于基于传统 GPR 的学习覆盖控制算法， SGPR-Lloyd算法在预测性能、覆盖效果及运行效率上表现均更优，是一种新型高效的适用于未知环境的区域覆盖控制算法。

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自适应神经网络的有限时间一致性控制

吴承妍, 范玲玲, 吉鸿海, 刘世达

控制工程. 2022, 29(3): 455-463.

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多智能体系统的有限时间一致性控制问题是指通过设计有效的一致性控制协议，使得多智能体系统中每个智能体的状态趋于一致。针对这一问题，提出一种结合自适应神经网络和滑模控制方法的有限时间一致性控制协议，自适应地在线逼近系统存在的非线性，消除抖振，提高了系统的收敛速度。此外，收敛时间取决于控制器参数，可离线获取。最后通过 MATLAB 数值仿真，对比验证了所设计协议的有效性。

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因果推断：起源和发展

王东明, 陈都鑫

控制工程. 2022, 29(3): 464-473.

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近年来，随着因果理论的逐渐完善和大数据时代的到来，因果推断已经发展为一个跨学科的重要研究课题。主要综述了因果理论的一些研究进展，首先介绍了因果理论有重要影响的结构化因果框架和潜在结果框架，分析了二者的异同，并通过实例演示了一般因果推断的过程；然后分别介绍了在不同学科领域衍生的线性、非线性和部分线性因果模型的重要理论成果；接下来介绍了基于数据的因果推断和因果网络构建算法；最后总结了因果推断可能的发展方向和对机器学习的影响。

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基于改进 A2C 目标驱动的室内无地图导航方法

王彦臻, 胡晗, 李文倩, 袁士博, 和望利

控制工程. 2022, 29(3): 474-479.

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室内无先验地图场景下的目标驱动式导航是机器人领域的公认难题，近年来兴起的深度强化学习方法为该问题的求解提供了新思路，同时也产生了诸如模型泛化能力不足、难以收敛的新问题。为解决上述问题，提出了一种基于深度强化学习的视觉目标驱动式室内无地图导航方法，设计了一种新的稠密奖励机制，同时引入目标驱动模型并嵌入深度残差网络进行场景特征提取，通过 Actor-Critic 强化学习算法进行模型训练。以室内导航模拟器 Ai2thor 为仿真环境，通过对比实验验证了算法具有更快的训练收敛速率及良好的泛化性能。

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分布式强化学习在经济调度问题中的应用

陈晓玉, 周佳玲

控制工程. 2022, 29(3): 480-485.

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研究了智能电网中电力成本函数未知的多区域动态经济调度问题。该问题的目标是配置每个区域在每个时刻的最优发电和购电量，以最小化多个区域的电力成本之和。为了解决电力成本函数未知的多区域动态经济调度问题，提出了基于Q学习的分布式强化学习算法。在分布式强化学习算法中，区域之间基于信息交互，协同寻找满足供需平衡的电力分配，同时每个区域建立局部Q函数寻找最优电力组合。数值仿真验证了算法的有效性。

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具有观点演化的多运动体系统动态行为分析

龙超, 杨春曦, 韩光松, 黄英博

控制工程. 2022, 29(3): 486-491.

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为探讨在自然界中，具有有限智能的生物个体所组成的群体在运动过程中所产生的集群运动，提出一种基于多运动体的分析模型。分别设计了基于观点演化的静态和动态一致性控制协议，通过赫尔维茨稳定性理论得到多运动体系统达到一致性的充要条件，并且对该传播模型阈值进行分析，得到模型的传播阈值，通过调节观点传播效率与网络拓扑结构，最终观点收敛状态将会趋于预期结果。得到在此模型下，观点的演化只对多运动体系统的动态行为产生影响，而不影响多运动体系统一致性稳定的条件的结论，最后通过几个数值例子验证了结果的正确性。该模型对自然界中因为观点演化导致的一致、分组和发散等现象给出了一个合理的解释。

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基于博弈的水面无人艇集群对抗问题研究

房肖, 温广辉, 付俊杰, 吕跃祖, 栾萌, 郑德智

控制工程. 2022, 29(3): 492-497.

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为提高无人艇集群海面对抗的作战效能，通过分析敌我双方无人艇的目标价值和毁伤概率，利用非合作博弈的思想在完全信息框架下建立了敌我双方无人艇集群博弈对抗模型。综合考虑目标价值收益和自身损伤代价，构建了敌我双方无人艇集群的收益矩阵。通过设计纳什均衡搜索算法求解双矩阵博弈的纳什均衡，为无人艇集群提供均衡意义下的最优作战位置。在纳什均衡位置下，敌我双方都无法通过改变己方无人艇的作战位置来获得更大收益。通过仿真算例验证了利用博弈思想选取的纳什均衡意义下的作战策略较其他既定策略能够提高无人艇集群的作战效能。

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具通信时滞的二阶严格正则多智能体系统的一致性

荣丽娜, 刘云飞, 高辉

控制工程. 2022, 29(3): 498-503.

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研究通信时滞影响下的多智能体系统的一致性设计问题，其中智能体由单输入单输出的二阶严格正则传递函数表示。对具有向生成树的多智能体系统，提出了一类基于输出的二阶一致性协议。首先，在不考虑通信时滞的情形下，得到了维持一致性的参数条件。进而，在前述参数条件下，得到了闭环多智能体系统在的最大容许时滞的上界。最后，用数值仿真验证了所提理论结论的有效性。与已有研究文献相比，针对单输入单输出严格正则多智能体系统设计了一类基于输出反馈的一致性协议，二阶积分链多智能体系统可看作研究系统的特例。

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无人艇自主对海导攻流程设计及模型研究

阴启玉, 周俊, 王魁

控制工程. 2022, 29(3): 504-508.

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以无人艇对海导弹攻击行动为研究对象，设计了无人艇使用舰舰导弹完成对海面目标自主攻击流程及目标可攻性、机动占位和毁伤效果评估算法模型，以支持无人艇完成自主对海导弹攻击时阵位和弹量选择，进而实现无人艇自主对海打击。在典型条件下，对所设计的算法模型进行仿真验证，仿真结果表明算法符合预期结果，可用作支撑无人艇自主对海导弹攻击行动。

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基于数字孪生的角钢塔攀爬机器人系统研究

蔡必壮, 葛展展, 都海波

控制工程. 2022, 29(3): 509-514.

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电网数字化建设管理将成为电力行业的发展趋势，作为电网输变电工程建设的重要组成部分，角钢塔智能化运维变得越发重要。为监测角钢塔的健康状况，实现角铁塔巡检等高空危险作业，提高工作效率，研究和开发角钢塔攀爬机器人具有重要意义。数字孪生是面向工业物联网的智能化应用，是连接物理世界与信息世界的桥梁与纽带，在角钢塔攀爬机器人的建模开发、智能作业、人机交互等多方面提供更加实时、智能、高效的服务。因此，为了给研究和开发角钢塔攀爬机器人提供一种新的方法，提出了基于数字孪生的角钢塔攀爬机器人系统理论架构，实现了角钢塔攀爬机器人数字孪生模型与物理实体之间的虚实映射与实时交互，并构建了数字化的角钢塔攀爬机器人系统平台。

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基于双向动态规划的输电线路智能选线方法

盛金马, 刘军, 谢枫, 姜克儒, 常江, 朱文武

控制工程. 2022, 29(3): 515-521.

摘要 ( )

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为解决传统的电力线路自动选线方法存在的规划效果差、花费成本高等问题，首先基于地理信息系统(GIS)建立了路径多目标优化数学函数，然后提出了一种多阶段决策的改进双向动态规划算法，进行多目标函数的最优问题求解，实现了自动智能选线。并且，提出的改进动态规划算法在全局单向动态规划算法中加入双向策略，采用顺序法和逆序法减少了路径规划搜寻的空间状态总数，比传统的动态规划加快了算法的收敛速度。最后，进行输变电线路多目标动态方法仿真研究，结果表明了所提算法的有效性。

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残差网络和损失函数集成的人脸表情识别

付小龙, 李志丹, 程吉祥, 刘家伟

控制工程. 2022, 29(3): 522-529.

摘要 ( )

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目前基于卷积神经网络的表情识别方法提取的人脸表情特征存在类内差异大、类间差异小的特点，常用的损失函数在上述特点中难以有效分类。针对该问题，提出采用ResNet-18 网络的人脸表情识别方法，研究基于 CenterLoss、SphereFace、CosFace 和 ArcFace等不同损失函数在人脸表情识别中的性能。在此基础上，基于集成学习原理构建基于多个损失函数集成的 ResNet-EnLoss 网络，以减小人脸表情特征的类内差异、增大类间差异，提高表情识别准确率。实验结果表明， ResNet-EnLoss 网络在 FER2013 数据集上取得了74.03%的识别准确率，网络泛化能力强、稳定性好，且识别准确率显著高于文献已有结果。

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基于有限时间观测器的电力信号辨识研究

胡吕龙, 王炳昌, 张卫川, 张浩, 徐浩田, 张飞

控制工程. 2022, 29(3): 530-535.

摘要 ( )

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依据傅里叶变换，将电力系统的电压和电流信号归结为多个正弦分量加权叠加而成的有限带宽周期信号，对其进行时频分析的主要目标就是把输入信号分解为不同正弦成分，并估计每个正弦分量的频率、幅值、相角，以提供电力系统状态评价和保护的基本依据。提出并证明了一种基于有限时间观测器理论的估计算法，然后与基于线性观测器的估计算法进行了对比仿真实验，验证了所提算法的性能优势。

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基于自注意力机制增强的深度学习图像压缩

展亚南, 施晓东, 孙镱诚, 丁阳, 杨万扣

控制工程. 2022, 29(3): 536-541.

摘要 ( )

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提出了一种基于自注意力机制增强的深度学习模型，用于无人机侦察图像的压缩与解压。与现有方法相比，提出的深度学习模型有两个显著特点：其一，模型由四部分组成（编码器、二值化器、量化器和解码器），并且可以通过端到端的优化提高模型的压缩和解压效率；其二，量化器是基于自注意力机制增强的多层前馈神经网络，它能充分利用图像的上下文信息对图像进行压缩。在公开数据集 Kodak 和 Tecnick 的实验结果表明，提出模型的压缩率-保真率曲线优于传统的图像压缩标准和现有的深度学习模型。对于常规大小的图像，在保持图像质量 MS-SSIM 为 85%~95%的前提下，图像压缩比 BPP 能达到7%~15%，并且在普通 CPU 上其处理速度达 0.48 秒/张，能显著降低影像的数据大小且不牺牲处理速度。

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数据缺失下的 IFRSIFCM 协同过滤推荐算法

张艳菊, 马璐

控制工程. 2022, 29(3): 542-550.

摘要 ( )

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为了进一步提高协同过滤算法的精确性，更好地满足用户需求、进行商品推荐，针对传统推荐算法存在的缺失数据和模糊性问题，构建了直觉模糊粗糙集和基于目标函数的直觉模糊 C 均值聚类相结合的协同过滤推荐算法(IFRSIFCM-CF)。算法首先运用直觉模糊粗糙集对缺失数据进行处理，并计算直觉模糊数；其次用密度函数初始化聚类中心，并通过直觉模糊 C 均值聚类找到目标用户所在聚类类别；最后用特征系数代替传统相似系数来确定邻居集，用优先关系定序法代替传统的推荐算法形成推荐列表。在 MovieLens 与Jester 数据集上对算法进行有效性检验，实验结果表明所提算法能够有效解决数据缺失问题并提高推荐精度。

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基于卷积长短期记忆网络的群体设备预警

彭龙, 党三磊, 欧阳晖, 李嘉杰, 招景明

控制工程. 2022, 29(3): 551-557.

摘要 ( )

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为实现多种设备智能预警，提出了一种基于空时多维工况数据特征的卷积长短期记忆网络算法。首先，针对长周期数据增强滑动窗口采样，并分析其特征属性，从而预先降维；然后，针对群体设备预警的逻辑建立损失评价指标，并对数据标签进行平滑处理；最后，搭建合适结构的卷积长短期记忆网络的预警模型，并采用梯度下降以训练模型参数。基于实际工况的实验评估环节，将所提算法与多种常用算法的预测指标对比，结果表明所提算法具有更高的准确度。

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基于改进 Deeplabv3+网络的遥感图像选站选线语义分割

张金锋, 刘军, 谢枫, 姜克儒, 张家倩, 许水清

控制工程. 2022, 29(3): 558-563.

摘要 ( )

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在输电线选站选线设计中，所选范围内的地物信息至关重要，为使计算机能够自动识别并标记遥感图像中的地物信息，辅助人工选线，开展设计智能选站选线系统。选择Deeplabv3+网络模型分割遥感图像中的关键性地物，并在此基础上做出改进。在Deeplabv3+的解码区网络中，充分利用主干网络产生的多尺度特征信息，并对深层特征进行更细化的上采样操作。基于 AID(aerial image data)数据集进行地物分割实验对比，实验表明，改进后的 Deeplabv3+可以更精细地分割出地物类别与范围，为智能化选站选线设计提供更有力的支持。

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矩阵变换器驱动的永磁同步电机模糊直接转矩控制

蔡星全, 黎英, 冯号

控制工程. 2022, 29(3): 564-570.

摘要 ( )

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针对永磁同步电机直接转矩控制存在的低速转矩脉动大、高速开关频率高的问题，利用了矩阵变换器电压矢量幅值随输入电压变化的特点，对电压分区和磁链扇区进行重新划分，建立了高、中、低 3 种不同幅值的开关表。在分析了电压矢量、电机运行速度和负载对电机转矩变化率影响的基础上，采用模糊控制策略取代传统的转矩滞环控制。根据当前电机运行速度和负载大小，选取不同幅值的电压矢量对电机转矩和磁链进行控制。仿真实验结果表明，所提的基于模糊控制的永磁同步电机直接转矩控制系统，可以在从低到高的全速度范围内，有效地降低电机转矩脉动和变频器开关频率，并获得良好的动态性能。

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线控转向系统的自适应神经网络跟踪控制

卢中德, 黄艳玲, 陈震, 王永富

控制工程. 2022, 29(3): 571-576.

摘要 ( )

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针对车辆线控转向(SbW)控制系统受外部扰动和结构不确定等因素影响，结合神经网络系统的逼近特性，提出一种鲁棒自适应神经网络控制器来实现 SbW 系统的在线建模与转角控制。该控制器不需要 SbW 系统结构和参数完全已知的条件，而是通过神经网络逼近 SbW 系统的未知动力学，以及鲁棒方法消弱时变扰动和逼近误差对控制性能的影响。同时，该方法可由 Lyapunov 函数导出自适应律，从而保证了系统收敛性与稳定性。最后，通过稳定性分析表明了系统跟踪误差可渐近收敛至原点附近可调的邻域内；数值仿真和硬件在环仿真实验表明了该方法的有效性与优越性。

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2022年, 第29卷, 第3期　
刊出日期：2022-03-20

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